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World File Search System萨罗瓦
萨瓦能源
免责声明 - 待签约：投资提案已获得最终批准，目前正进入签约阶段。因此，所披露的信息仅供参考，仅供一般参考。在做出最终决定之前，不应将其视为财务、法律或投资建议，也不应将其视为安排或提供任何融资的承诺或要约。此拟议投资在线 30 天。如有疑问，请通过 info@edfimc.eu 与我们联系。电气化融资计划 - ElectriFI 由 EDFI 管理公司管理，是一个以影响力为先的投资机构，由欧盟资助。ElectriFI 正在投资早期私营公司和项目，以增加或改善发展中国家可持续能源的获取和供应。有关更多信息，请访问 www.electrifi.eu 和 www.edfimc.e
萨罗比小坝案例研究
摘要 — 本文尝试利用现有降雨数据进行水文建模。水文在任何水力结构的设计中都起着关键作用。如果某个地方有流量数据，则使用该流量数据进行频率分析。但是，如果缺少流量数据，则根据降雨数据估算峰值设计洪水。选择位于巴基斯坦北瓦济里斯坦 KP 的 Sarobi 小坝作为案例研究，并使用 SCS-曲线数法估算直接径流，因为该模型简单，许多研究人员更喜欢将该模型用于小流域 [1]。选择 Gumble 极值-I 分布进行降雨频率分析，以生成不同重现期的峰值降雨。使用 SCS 2 型降雨分布生成峰值暴雨雨量图。10 年和 200 年重现期的设计降雨量分别为 4.06 英寸和 6.99 英寸。使用 HEC-HMS 软件估算了不同重现期的设计水文图。10 年和 200 年重现期的设计水文图分别为 83.4 和 191.5 立方米/秒。关键词 -SCS 曲线数、水文图、集水区、峰值径流、设计风暴
双鹰萨罗夫 - 萨博
SAROV 车辆可以使用两种不同的系绳作为 ROV 进行操作。一种是用于实时通信和远程任务（> 3 公里）的细光纤系绳，车辆由其内部电池供电。另一种是组合电源和通信系绳，标准长度为 1,000 米，用于长航时任务。作为 AUV，该车辆可以独立于船舶运行，具有避障能力，并且可以根据发射前下载的预先计划的指令或在浮出水面时通过无线通信传输的指令执行 MCM 任务。
瓦萨港口网格案例研究
摘要 — 电池储能系统使海港微电网更加可靠、灵活和有弹性。然而，有必要开发、测试和验证电池储能控制器的功能，以便通过对电池进行充电和放电来平衡电力需求和供应的不匹配。本文研究了电池储能控制器 (BESC) 在港口电网中的性能，通过对电池储能系统进行充电和放电来补偿电力供应和负载需求的不匹配。这种控制器可以有效节省能源，并降低港口电网中输配电系统电力容量有限的峰值负载需求。电池储能系统的控制器首先在 MATLAB/Simulink 中离线开发，然后使用 IEC61850 通信协议实现，用于发布和订阅 GOOSE 消息。此外，为了测试所提出的电池储能系统控制算法的有效性，已经实施了来自当地配电系统运营商 Vaasan Sähköverkko 和港口运营商 Vaasa 的 Kvarken 港的真实数据。仿真结果表明，所设计的电池储能控制器可以通过电池储能的充电和放电来平衡微电网内的功率。本文使用的应用技术有助于通过仿真在环 (SIL) 概念实时验证控制器功能，这是一种实用的方法，它提供了一种经济有效的方法来观察控制器的性能。
ESG 报告 - 瓦莱罗
政策和程序 本文件包括与我们的运营和 ESG 及合规系统相关的各种政策、价值观、标准、方法、程序、流程、系统、计划、举措、评估、技术、实践和类似措施的声明（“政策和程序”）。本文件中对政策和程序的引用并不代表对其有效性或持续实施的保证或承诺，也不代表此类政策和程序将适用于每种情况的任何保证。此类政策和程序受风险、不确定性和其他因素的影响，其中一些因素超出了 Valero 的控制范围且难以预测，并且可能存在紧急情况、因素或考虑因素，可能导致在特定情况下实施其他措施或例外情况。请参阅下面的前瞻性声明。
瓦莱罗能源公司
这些未经审计的临时财务报表是根据美国 (US) 公认会计原则 (GAAP) 的临时财务信息以及 1934 年证券交易法 10-Q 表和 SX 条例第 10 条的规定编制的。因此，它们不包括 GAAP 要求的完整财务报表的所有信息和注释。管理层认为，这些未经审计的临时财务报表反映了公允陈述我们所示临时期间业绩所需的所有调整。除非另有披露，否则所有此类调整均为正常经常性调整。中期经营业绩并不一定表明截至 2024 年 12 月 31 日止年度的预期业绩。这些未经审计的临时财务报表应与我们截至 2023 年 12 月 31 日止年度 10-K 表年度报告中的审计财务报表及其注释一起阅读。
卢卡·罗萨法科
• 助理教授（08/B2 结构力学部门非终身研究员初级职位）。研究活动侧重于材料和结构机械行为的建模。参考现有结构，研究对象是基于分布式传感器网络的监控技术，同时利用人工智能方法（神经网络）的最新进展。参考创新材料，研究活动侧重于开发新的数值技术进行设计优化，例如遗传算法和强化学习。从微观到宏观尺度的实验表征和模型验证的创新实验策略完善了活动范围。 • 米兰理工大学博士后研究员。资助：“用于 MEMS 中机械能转换和存储的超材料和超结构”，由米兰理工大学民用和环境工程部颁发，资助编号 198010，日期 2021 年 11 月 17 日，索引号10600。该资助由米兰理工大学和 ST Microelectronics 的 STEAM（先进材料传感器系统）联合研究中心资助。主要课题：强化学习在 MEMS 规模能量收集用分级超材料设计中的应用（2022 年至今）。• 结构和计算力学课程助教。硕士论文联合导师（2018 年至今）。• 与 Eurosilos Sirp srl 合作。主要课题：玻璃增强聚酯外壳的结构设计。研发合同：“GRP 筒仓的分析和优化”。合同负责人：R. Ardito 教授（2023 年）。• 与 Socotec 监测（法国）合作。主要课题：使用实验记录校准烟囱的结构模型的开发（2022 年）。• 米兰理工大学结构、地震和岩土工程博士候选人。主要主题：结合物理和基于数据的方法开发结构健康监测计算方法（2018-2022）。 • 在 Studio di Ingegneria Amigoni、Calolziocorte (LC) 实习。主要主题：监测列奥纳多达芬奇的《最后的晚餐》的结构稳定性，米兰圣玛利亚感恩教堂（2018 年）。海外经历：
巴巴罗萨行动 - 陆军大学出版社
希特勒依靠各种情报来源来制定他的政治和军事计划。据情报报告，苏联人对长期战争准备不足。他们的经济和工业无法应对这种情况（Kahn，2012 年）。这些情报，加上之前在东部取得的胜利，使希特勒有信心继续入侵苏联。1941 年 6 月 22 日，德国军队开始巴巴罗萨行动，最初估计只持续了六到八周（Bongi，2015 年）。尽管德国取得了早期的成功，但这次行动持续了残酷的六个月。希特勒在他的作战艺术和设计的目的、方式、手段和风险方面犯了几个错误。就像拿破仑的尝试一样，苏联严酷的环境被证明是无法承受的，并给希特勒带来了二战中第一次重大损失。